胆道类器官揭示胆道闭锁中延迟的上皮发育和屏障功能

该数据集包含从健康供体及胆道闭锁患者肝脏组织来源的类器官的RNA测序(RNA-seq)数据,属于转录组学模态。数据内容涵盖不同培养条件下(未分化和分化)类器官的基因表达谱,旨在通过比较分析揭示胆道闭锁疾病状态下胆道上皮发育延迟、屏障功能受损的分子特征,并探索EGF和FGF2等生长因子在促进上皮成熟和功能恢复中的作用,为疾病机制研究和潜在治疗策略开发提供数据支持。

干细胞与再生医学数据中心
2023-02-10 更新
浏览 26
胆道类器官胆道闭锁biliary organoidbiliary atresia人肝脏Organoids derived from Livertranscriptomic
Biliary Organoids Reveal Delayed Epithelial Development and Barrier Function in Biliary Atresia

基本信息

许可
licenseAgreement
创建/更新时间
2023-02-10

资源简介

胆道类器官揭示胆道闭锁中延迟的上皮发育和屏障功能

【数据集背景】

源站首次发布:2023-02-10。

【数据内容】

源站原始描述:Background: RNASeq was performed on organoids derived from livers of normal healthy donors and patients with biliary atresia to characterize transcriptomic signatures. Methods: Organoids generated from livers of normal healthy donors and patients with biliary atresia were cultured either in expansion (undifferentiated: 3 NCOs and 11 BACOs) or differentiation medium (differentiated: 3 BACOs). Liver tissues obtained from deceased-donor subjects served as normal controls (N=3). Total RNA was isolat…

【主题与分类】

主题标签:胆道类器官、胆道闭锁、biliary organoid、biliary atresia、人、肝脏、Organoids derived from Liver、transcriptomic。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=3b8fe8d2f2174bf884033121ade1185a

使用许可:licenseAgreement。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集源自一项利用类器官模型研究胆道闭锁(Biliary atresia)疾病机制的研究。数据集包含从健康供体(正常对照)和胆道闭锁患者肝脏组织来源的类器官,以及在分化培养基或扩增培养基中培养的类器官样本的RNA测序(RNA-seq)数据。数据来源包括3例健康供体肝脏组织、3例健康供体类器官(未分化)、11例胆道闭锁患者类器官(未分化)和3例胆道闭锁患者类器官(分化后)。研究通过比较转录组学分析,揭示了胆道闭锁类器官中存在的上皮发育延迟、细胞极性异常、紧密连接丧失、通透性增加,以及表皮生长因子(EGF)和成纤维细胞生长因子2(FGF2)信号通路相关基因表达下调等特征。该数据集主要用于研究胆道闭锁的发病机制、类器官疾病建模、上皮屏障功能以及生长因子在促进胆道上皮成熟和功能恢复中的潜在治疗策略。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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